玩转 Spring Boot 应用篇（引入RabbitMQ解决店铺下单峰值问题）

使用RabbitMQ缓解SpringBoot应用的高并发压力
最新推荐文章于 2025-06-16 18:30:11 发布
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#数据库 #分布式 #redis #spring boot #mysql

0. 

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0.0. 历史文章整理

玩转 Spring Boot 入门篇

玩转 Spring Boot 集成篇（MySQL、Druid、HikariCP）

玩转 Spring Boot 集成篇（MyBatis、JPA、事务支持）

玩转 Spring Boot 集成篇（Redis）

玩转 Spring Boot 集成篇（Actuator、Spring Boot Admin）

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玩转 Spring Boot 应用篇（搭建菜菜的店铺）

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玩转 Spring Boot 应用篇（引入Redis解决店铺高并发读的问题）

0.1. 回顾（菜菜的店铺目前存在的问题）

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上次分享通过集成 Redis 技术组件，让请求不再直接查询数据库，而是优先从 Redis 查询商品信息，进而来解决数据库高并发读的问题。

但是此时的技术实现，当面对瞬间特高的访问流量峰值时，会导致服务或者数据库宕机，那么面对流量峰值，该如何解决呢？

坊间，多数是引入 MQ 来削峰，本次采取集成 RabbitMQ 来支持。

1. 菜菜的店铺技术升级：集成 RabbitMQ

有关 Spring Boot 集成 RabbitMQ 的详细操作步骤，可以参考历史文章《玩转 Spring Boot 集成篇（RabbitMQ）》，本次采取集成 RabbitMQ 来缓解流量峰值的问题。

  • 引入依赖

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spring boot 临时表正式表数据同步
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<think>嗯，用户想知道在Spring Boot中如何实现临时表与正式表的数据同步。根据他们提供的引用内容，我需要结合这些信息来给出具体的实现方法。首先，引用[1]提到了使用审核表，所有操作先进入审核表，审核通过后再同步到正式表。这应该是一个主要的方法。然后引用[3]提到了使用Redis的发布订阅模式来实现同步接口，这可能是在数据同步时的一种异步处理方式。 首先，我得确认用户提到的临时表和正式表的结构。根据引用[1]，临时表通常比源表多一个审核流水字段，其他字段保持一致。这样设计的好处是可以直接映射实体类，减少重复工作。接下来，数据同步的流程应该是这样的：业务操作先写入临时表，审核通过后，触发同步机制将数据转移到正式表。 然后，需要考虑如何具体实现这个同步过程。可能的方法包括使用MyBatis Plus的Service层方法，比如insert和update，这在引用[1]和[2]中都有涉及。另外，引用[3]中的Redis发布订阅机制可以用来实现异步处理，提高系统性能。比如，当审核通过后，发布一个事件，然后由订阅者处理数据同步，这样可以解耦审核和同步的过程。 同时，事务管理也很重要，确保数据在同步过程中不会出错。Spring Boot的事务管理可以通过@Transactional注解来实现，保证操作的一致性。此外，还需要考虑多线程处理，比如使用@Async注解来异步执行同步任务，避免阻塞主线程。 用户可能还关心如何优化这个过程，比如使用消息队列或者定时任务。引用[3]中的Redis可以作为简单的消息队列，而更复杂的系统可能需要引入RabbitMQ或Kafka。定时任务的话，可以定期扫描审核表中的已通过记录进行同步，但这可能会增加延迟。 最后，应该提醒用户根据具体需求选择方案，比如数据量大的情况下可能需要分批次同步，或者添加日志记录以便追踪问题。同时，结合引用[2]提到的RBAC动态权限，可能在审核流程中加入权限控制，确保只有授权用户能触发同步操作。 总结下来，实现步骤应该是：设计临时表和正式表结构，使用MyBatis Plus操作数据库，利用事务和异步处理保证数据一致性和性能，再结合消息队列或定时任务进行优化。同时，引用中提到的审核流程和Redis发布订阅都是关键点，需要整合到回答中。</think>在Spring Boot中实现临时表与正式表的数据同步，可以通过以下步骤结合审核机制和技术组件完成： ### 一、基础表结构设计 根据引用[1]的方案，建议采用以下结构： 1. 临时表（`tmp_table`）包含源表所有字段，并增加审核相关字段： ```sql CREATE TABLE tmp_table ( id BIGINT PRIMARY KEY, data_field VARCHAR(255), audit_flow VARCHAR(32), -- 审核流水号 status TINYINT -- 0待审/1通过/2拒绝 ); CREATE TABLE formal_table ( id BIGINT PRIMARY KEY, data_field VARCHAR(255) ); ``` ### 二、核心实现方案 #### 1. 数据写入阶段 ```java @Service public class DataService { @Autowired private TmpTableMapper tmpMapper; @Autowired private FormalTableMapper formalMapper; @Transactional public void submitData(DataDTO dto) { TmpTable entity = convertToTmpEntity(dto); entity.setStatus(0); // 初始状态为待审 tmpMapper.insert(entity); } } ``` #### 2. 审核通过同步（同步方式） ```java public void syncData(Long tmpId) { TmpTable tmp = tmpMapper.selectById(tmpId); FormalTable formal = convertToFormalEntity(tmp); formalMapper.insert(formal); // 插入正式表 tmpMapper.deleteById(tmpId); // 清理临时表 } ``` #### 3. 异步处理优化（引用[3]） 使用Redis发布订阅模式实现解耦： ```java @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; public void approveData(Long tmpId) { // 更新审核状态 tmpMapper.updateStatus(tmpId, 1); // 发布同步事件 redisTemplate.convertAndSend("SYNC_CHANNEL", tmpId); } @RedisListener(channel = "SYNC_CHANNEL") public void handleSyncEvent(Long tmpId) { syncData(tmpId); // 执行同步操作 } ``` ### 三、高级实现策略 1. **事务控制**：使用`@Transactional`注解保证操作原子性 2. **批量处理**：使用MyBatis Plus的`insertBatch`方法提升效率 3. **历史记录**：在临时表增加`operation_time`字段记录操作时间 4. **数据对比**：在同步时添加校验逻辑： ```java if (formalMapper.exists(formal.getUniqueKey())) { throw new BusinessException("数据已存在"); } ``` ### 四、扩展方案选型 | 方案 | 优点 | 适用场景 | |------|------|----------| | 直接同步 | 实现简单 | 数据量小的即时同步 | | 消息队列 | 高可靠性 | 高并发场景 | | 定时任务 | 降低峰值压力 | 允许延迟处理的场景 |
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